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步与时间相关的数据时，同步前后的数据可能存在时区差。 前提条件 已准备好存有数据的MySQL数据库，本案例以云数据库的RDS for MySQL实例为例，具体操作请参见购买RDS for MySQL实例。 已准备好用于同步数据的Logstash集群，具体操作请参见创建Logstash集群。本文以7
群成为关系型数据库在处理全文检索和高并发Ad Hoc查询时的有效补充。 前提条件 已具备安全模式的Elasticsearch集群和MySQL数据库，且两者在同一个VPC与安全组内。 MySQL数据库中已经有待同步的数据。 本文以如下表结构和初始数据举例。 MySQL中创建一个学生信息表：
CSS创建索引报错maximum shards open 问题描述 创建索引时，报错显示“this action would add [2] total shards, but this cluster currently has [1000]/[1000] maximum shards open”。 问题原因
当集群只有一个节点时，此处仅显示1个节点的IP地址和端口号，例如“10.62.179.32:9200”；当集群有多个节点时，此处显示所有节点的IP地址和端口号，例如“10.62.179.32:9200,10.62.179.33:9200”。 在ECS上安装OpenSearch Dashboards，并修改配置文件。
被降至最低。 约束限制 源集群和目标集群的版本必须一致，都是7.6.2或7.10.2版本。 前提条件 源Elasticsearch集群和目标Elasticsearch集群处于可用状态，且都安装了读写分离插件（Elasticsearch 7.6.2和7.10.2版本默认安装了读写分离插件）。
total_shards_per_node": 2 } 即单个索引在每个节点上最多分配2个shards。其中，具体每个节点最多分配多少个shards，请根据集群数据节点个数、索引分片（主、副）的数量自行决定。 如果是shards集中分配在数量过少的节点上导致索引shards分配到同一个节点上，可以使用POST
Elasticsearch集群报错：unassigned shards all indices 问题描述 Elasticsearch集群报错unassigned shards all indices，集群状态为red。 原因分析 当前集群存在未分配的shard。 解决方案 在Kibana的“Dev
Dashboards登录OpenSearch集群 CSS服务的OpenSearch集群默认提供OpenSearch Dashboards，无需安装部署，即可一键访问，同时CSS服务的OpenSearch集群也兼容了开源OpenSearch Dashboards的可视化展现和统计分析能力。
tatus”为“red”，“unassigned_shards”不为0。或者在“Cerebro”可视化页面，单击“overview”查看索引分片在各数据节点的分配情况，可见集群状态为红色和“unassigned shards”不为0，表示集群存在无法分配的索引分片。 图1 集群健康状态
同时支持IAM项目和企业项目，表示此授权项对应的自定义策略，可以在IAM和企业管理两个服务中给用户组授权并生效。如果仅支持IAM项目，不支持企业项目，表示仅能在IAM中给用户组授权并生效，如果在企业管理中授权，则该自定义策略不生效。关于IAM项目与企业项目的区别，详情请参见：IAM与企业管理的区别。
某女装品牌在网上经营电商业务，以前使用传统数据库来为用户提供商品搜索功能，但随着用户数量和业务的增长，使用传统数据库的弊端愈来愈明显。主要问题表现为响应速度慢、准确性低。为了改善用户体验从而避免用户流失，该电商网站开始使用云搜索服务为用户提供商品搜索功能，不仅解决了之前使用传统数据库产生的问题，而且实现了用户数量的增长。
向量检索支持对图像、视频、语料等非结构化数据提取的特征向量数据进行最近邻或近似近邻检索。 原理说明 向量检索从本质上讲，其思维框架和传统的检索方法没有区别。为了提升向量检索的性能，通常需要解决以下两个问题： 减少候选向量集 和传统的文本检索类似，向量检索也需要某种索引结构来避免在全量的数据上做匹配，传统文本检索是通过
向量检索支持对图像、视频、语料等非结构化数据提取的特征向量数据进行最近邻或近似近邻检索。 原理说明 向量检索从本质上讲，其思维框架和传统的检索方法没有区别。为了提升向量检索的性能，通常需要解决以下两个问题： 减少候选向量集 和传统的文本检索类似，向量检索也需要某种索引结构来避免在全量的数据上做匹配，传统文本检索是通过
sh配置文件模板，请参见表1。 表1 Logstash配置文件的系统模板 名称 描述 具体介绍 redis 从redis数据库导入数据到Elasticsearch类型集群。 redis模板说明 elasticsearch 从Elasticsearch类型集群导入数据到Elasticsearch类型集群。
Elasticsearch向量检索的性能测试和比较 应用场景 云搜索服务的向量检索引擎提供了全托管、高性能的分布式向量数据库服务。为了方便用户在业务场景进行向量搜索的性能压力测试，为产品选择和资源配置提供准确的参考依据，本文提供了基于开源数据集和开源压力测试工具的Elasticsearch向量检索的性能测试方案。
某女装品牌在网上经营电商业务，以前使用传统数据库来为用户提供商品搜索功能，但随着用户数量和业务的增长，使用传统数据库的弊端愈来愈明显。主要问题表现为响应速度慢、准确性低。为了改善用户体验从而避免用户流失，该电商网站开始使用云搜索服务为用户提供商品搜索功能，不仅解决了之前使用传统数据库产生的问题，而且实现了用户数量的增长。
2023-06-01 云搜索服务支持Logstash集群。 Logstash集群支持通过配置中心修改logstash的配置文件，支持将redis、elasticsearch、jdbc等多种数据源导入到Elasticsearch集群。
如何查看Elasticsearch和OpenSearch集群的系统默认插件列表 云搜索服务的Elasticsearch和OpenSearch集群自带系统默认插件。可以通过控制台查看或在Kibana/OpenSearch Dashboards查询系统默认插件信息。 通过控制台查看 登录云搜索服务管理控制台。
在OpenSearch Dashboards上使用开源OpenSearch API导入数据：使用POST命令导入数据。 在ECS服务器上使用开源OpenSearch API导入数据：使用Curl命令导入数据。 在OpenSearch Dashboards上使用开源OpenSearch API导入数据
查询和管理OpenSearch集群日志 为了方便用户使用日志定位问题，云搜索服务提供了日志备份、日志采集和日志查询功能。 日志备份可以定期将集群的日志存储在OBS桶中，通过OBS可以直接下载需要的日志文件，进行问题分析定位。 日志采集可以实时将集群的日志存放到CSS集群中，方便通过Kibana进行日志搜索分析。
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